Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 244
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Rekayasa Perangkat Lunak Penentuan Jarak Terdekat Dalam Pengiriman Darah di PMI Kota Palembang Dengan Algoritma Branch dan Bound
Andika Pranata 1 , Hutrianto 2
1,2 Informatics Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: 1 andikapranata040799@gmail.com, 2 hutrianto@binadarma.ac.id
Abstract
Peranan Palang Merah  Indonesia (PMI)  dalam  menunjang kinerja dari sebuah rumah sakit  merupakan hal yang penting, hal ini di  karenakan  PMI  sebagai pemasok utama akan  kebutuhan darah bagi pasien yang ada di rumah sakit pada  khususnya di Kota Palembang. Dalam melayani kebutuhan darah yang ada di kota Palembang, PMI kota Palembang selalu memberikan pelayanan yang baik, tertama dalam hal ketepatan waktu dalam  pengiriman  darah  yang  di  butuhkan  oleh  rumah  sakit. Travelling  Salesman Problem merupakan  perasalahan  yang  selalu  di  hadapi  dalam  suatu  proses  yang berkaitan dengan jarak dan waktu, salah satu metode nya yaitu metode Algoritma Branch And  Bound yang  menerapkan  dengan  membuat  simpul – simpul  dalam  menentukan note  untuk  menempuh  jarak  tertentu.  Kemudian  setiap  simpul  diberikan  nilai  yang menjadi  taksiran  dalam  penilaian. Dimana  akan  di  bangkitkan  dengan  nilai cost yang optimal. Dalam proses pengujiannya terhadap 7 rumah sakit yang ada di kota Palembang dimana titik awal merupakan lokasi dari PMI Kota Palembang didapat jarak tempuh awal yaitu RS. Bunda Palembang dengan 1,88 Km dan jarak tempuh akhir terakhir yaitu RS. AK. Gani Palembang dengan 1.92 Km.
Keywords: PMI, Rumah Sakit, Travelling Salesman Problem , Algoritma Branch And Bound dan Cost .

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan kendaraan di kota besar seperti di kota Palembang terjadi sangat pesat, hal ini tentunya berkaitan dengan pertumbuhan jumlah penduduk yang ada di kota pelembang dari tahun ke tahun yang selalu mengalami peningkatan, hal ini dapat menyebabkan meningkatnya kemacetan yang terjadi di kota Palembang. Hal yang selalu terjadi yang di hadapi oleh PMI kota Palembang dalam melakukan pengiriman  akan  kebutuhan  darah  di  kota  Palembang  adalah  kemacetan  pada
Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andika Pranata, Hutrianto | 245
jalur – jalur tertentu dan dapat terjadi tidak hanya pada jam – jam sibuk, antara jam  08.00  wib – jam  16.00  wib,  hal  ini  dapat  menyebabkan  terlambatnya pengiriman darah yang di butuhkan pasien pada rumah sakit tertentu. Hal ini dapat di atasi dengan menerapkan metode yang ada pada traveling salesman problem (TSP). TSP merupakan permasalahan yang sulit di pecahkan dikarenakan banyak nya faktor yang menjadi permasalahan hal ini di dukung apabila dipandang dari sudut komputasinya.
Persoalan yang dialami oleh PMI Kota Palembang adalah bagaimana mencari rute terpendek yang cepat agar pengiriman darah yang di butuhkan oleh pihak rumah sakit  dapat  cepat  tersampaikan,  tentunya  hal  ini  dapat  di  lakukan  dengan mencoba  setiap  kemungkinan  terhadap  rute  terpendek  yang  ada  ke  masing – masing  rumah  sakit  yang  ada  di  Kota  Palembang,  salah  satunya    dengan menggunakan  algoritma Branch  and  Bound. Algoritma  Brand and Bound  pada umumnya  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  pada  pemograman  linear. Pemograman liniear meliputi seluruh masalah optimasi dan fungsi – fungsi linear, yang dapat dinyatakan sebagai persamaan linear dengan menggunakan batasan – batasan tertentu. Pada algoritma Branch and Bound membentuk pohon status dengan  menggunakan  skema  DFS  ( Depth  First  Search)  dengan  membentuk simpul – simpul sebagai notasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Pengumpulan Data Penelitian
Metode yang digunakan meliputi data primer dan data sekunder, yaitu :
1. Data Primer
Data primer merupakan suatu data yang dikumpulkan secara langsung dari  object  penelitian  [1].  Data  primer  didapatkan  dari  informasi  yang akurat  dari  pegawai  atau  karyawan  melalui  hasil  wawancara  yang dilakukan oleh peneliti[2] . Data Primer terdiri dari :
a. Metode Observasi
Melakukan pengamatan langsung atau observasi [3].
b. Metode Studi Pustaka
Mencari bahan yang guna mendukung pendefinisian masalah yang berkaitan erat dengan objek permasalahan.[4] c. Metode Wawancara Melakukan pembicaraan dengan memberikan pertanyaan [5].

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
2. Data Sekunder Mendapatkan  data  tentang  object  penelitian[6].  Data  yang  terkumpul bermanfaat  untuk  melakukan  pengujian  kemampuan  untuk mengidentifikasi area penelitian.
2.2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kualitatif  dengan  metode  deskriptif.. “Metodologi  adalah  proses,  prinsip,  dan  prosedur  yang  kita  gunakan  untuk mendekati  problem  dan  mencari  jawaban” [7].  Metode  penelitian  kualitatif digunakan  untuk  meneliti  pada  objek  yang  alamiah  dimana  peneliti  sebagai instrument utama, pengumpulan data dilakukan dengan teknik secara gabungan, mendefinisikan  analisis  data  bersifat  induktif,  dan  hasil  dari  penelitian  dengan metode  kualitatif  lebih  menekankan  makna  daripada  generalisasi[8].  Penelitian kualitatif  mengutamakan  bentuk  dan  isi  perilaku  pada  manusia  dan menganalisisnya,  serta  mengubahnya  menjadi  entitas  kuantitatif[7].  Penelitian deskriptif  ini  juga  bertujuan  untuk  membuat  deskipsi,  gambaran  serta  lukisan secara sistematis,.
2.3. Metode Pengembangan Sistem
“FAST atau Framework For The Application Of System Technology merupakan metode  yang  menyediakan  mekanisme  untuk  memahami  dan  menganalisis kebutuhan pengguna, hingga mengimplementasikan sebuah sistem” [9]. metode FAST  meliputi  fase-fase  ruang  lingkup,  analisis  masalah,  analisis  kebutuhan, desain logis dan tahapan desain fisik. [10]

## Gambar 1 Tahapan Metode FAST
Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andika Pranata, Hutrianto | 247
Metode FAST memiliki fase yang terdiri dari berbagai kegiatan, dan pada setiap kegiatan diterapkan unsur-unsur sistem.   Metodologi FAST terdiri dari fase-fase berikut:
1. Preliminary investigation
Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan  analisa  terhadap  ruang  lingkup masalah  yang  ditetapkan  pada  PMI  Kota  Palembang  dalam  hal pengiriman darah ke rumah sakit yang ada di Kota Palembang 2. Problem Analysis Tujuan pada tahap ini adalah mempelajari dan menganalisis sistem yang lama, mengidentifikasi masalah dan mencari solusinya. Pada  tahapan  ini penulis    melakukan    observasi    dan    wawancara    untuk  mengetahui gambaran  proses  pengiriman  darah  ke  rumah  sakit  yang  ada  di  Kota Palembang
3. Requirement Analysis
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengurutan  prioritas  dari  kebutuhan- kebutuhan  bisnis  yang  ada.  Tujuan  dari  tahapan  ini  adalah mengidentifikasi  kebutuhan  sistem  dari  pengguna  sistem  yang  akan menerapkan  algoritma  Branch  And  Bound  dalam  menentukan  rute pengiriman darah yang baik dan efektif 4. Decision Analysis Tahapan ini mengidentifikasi permasalahan yang ditemui serta melakukan analisis kelayakan system. 5. Design Pada tahapan ini penulis menterjemahkan kebutuhan dari system yang di kembangkan  oleh  pengguna  ke  dalam  model  sistem,  penulis menggunakan  tools UML  ( Unified  Modeling  Language). Pada tahapan ini dibuat perancangan masukan (input) dan perancangan interface.
Gambar 2 Use Case Diagram

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
6. Construction Tahapan   ini   membangun   perangkat   lunak   kedalam pengkodean
(coding)   serta melakukan  pengujian sistem dengan teknik black box testing  yang  bertujuan  untuk  menggetahui  bahwa  sistem  siap diimplementasikan
7. Implementation
Sistem  yang  dikembangkan  akan  segera  diimplementasikan  serta mencakup  pelatihan  bagi  pengguna  sistem  dan  pengembangan dokumentasi secara manual untuk membantu para pengguna sistem.
2.4. Metode Algoritma Branch and Bound
Algoritma Branch  and  Bound  merupakan  algoritma  yang  digunakan  dalam mengoptimasi suatu persoalan tanpa melanggar batasan persoalan tersebut. Cara kerja algoritma Branch and Bound adalah dengan membangun suatu pohon ruang status.  Setiap  simpul  pada  pohon  diberi  nilai cost  yang  merupakan  taksiran lintasan  termurah  ke  simpul  status  solusi.  Tujuannya  adalah  agar  tidak  semua simpul  dibangkitkan,  tetapi  hanya  simpul  dengan  nilai cost  paling  optimal. Pembangiktan  simpul  umumnya  menggunakan  aturan best-first  rule.  Cara penentuan cost masing-masing simpul menerapkan fungsi pembatas atau fungsi obyektif.  Jika  nilai  fungsi  obyektif  tidak  lebih  baik  dari  nilai  terbaik,  tidak merepresentasikan  solusi  yang feasible,  dan  melanggar  batasan,  maka  simpul tersebut dimatikan. Solusi yang feasible adalah solusi terbaik dari simpul lainnya. Algoritma tersebut dapat digambarkan dengan daftar antrian priority queue atau dengan pohon ruang status. Berikut algoritma Branch and Bound secara umum:
1. Masukkan simpul akar ke dalam antrian Q. Jika simpul akar adalah simpul solusi, maka solusi telah ditemukan. Berhenti.
2. Jika Q kosong, tidak ada solusi. Berhenti.
3. Jika Q tidak kosong, pilih antrian Q simpul ke i yang mempunyai nilai cost ĉ (i) paling optimal. Jika terdapat beberapa simpul i yang memenuhi, ikuti aturan best-first rule atau pilih secara sembarang.
4. Jika  simpul  i  adalah  simpul  solusi,  berarti  solusi  sudah  ditemukan, berhenti. Jika simpul i bukan simpul solusi, maka bangkitkan semua anak- anaknya. Jika i tidak mempunyai anak, kembali ke langkah 2.
5. Untuk setiap anak j dari simpul i, hitung ĉ (j), dan masukkan semua anak- anak tersebut ke dalam Q.
6. Kembali ke langkah 2.
Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andika Pranata, Hutrianto | 249
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.  Tampilan Halaman Home
Berikut merupakan tampilan halaman home dari perangkat lunak penentuan jarak terdekat dalam pengiriman darah PMI Kota Palembang. Adapun tampilan halaman Home dapat di lihat pada gambar 3.
Gambar  3.  Tampilan Halaman Home
3.2.  Tampilan Halaman Data Rumah Sakit
Tampilan halaman Data Rumah Sakit merupakan tampilan untuk mengentrykan data – data rumah sakit yang ada di Kota Palembang yang nantinya akan termasuk ke dalam jalur distribusi atau pengiriman darah yang di lakukan oleh PMI Kota Palembang. Adapun tampilan dari Halaman Data Rumah Sakit dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar  4. Tampilan Halaman Data Rumah Sakit

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
250 | Rekayasa Perangkat Lunak Penentuan Jarak Terdekat Dalam .....
3.3.  Tampilan Halaman Simulasi Branch and Bound
Tampilan  halaman  simulasi  Branch  and  Bound  merupakan  tampilan  untuk melakukan proses penentuan jarak terdekat yang di lakukan dengan menentukan posisi  awal  dari  proses  pengiriman,  dalam  hal  ini  lokasi  awal  adalah  PMI  Kota Palembang.  Adapun  tampilan  dari  Halaman  Simulasi  Branch  and  Bound  dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar  5. Tampilan Halaman Simulasi Branch and Bound
3.4.  Tampilan Halaman Hasil Simulasi Branch and Bound
Tampilan  halaman  hasil  simulasi Branch  and  Bound  merupakan  tampilan  yang menampilkan  matrik  dan  path  hasil  dari  perhitungan  dengan  menggunakan algoritma Branch and Bound. Adapun tampilan halaman hasil simulasi Branch and Bound
Gambar  6. Tampilan Halaman Hasil Simulasi Branch and Bound
Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andika Pranata, Hutrianto | 251
3.5.  Pembahasan.
Dalam  melakukan  simulasi  perhitungan  jarak  terdekat  untuk  melakukan pengiriman  darah di  kota Palembang  digunakan  sebanyak  7  rumah  sakit  yang dapat di lihat pada tabel 1.
Tabel 1 Data Rumah Sakit. No Rumah Sakit 1  RS. Muhammadiyah Palembang 2  RS. AK Gani Palembang 3  RS Muhammad Husein Palembang 4  RS. Charitas Palembang 5  RS. Bunda Palembang
6  RS. Siloam Palembang
7  RS. Khadijah Palembang
8  RS. Hermina Basuki Rahmat Palembang
Contoh perhitungan simulasi Path 1 atau langkah 1:
Berangkat dari PMI Kota Palembang → RS. Muhammadiyah , RS. Muhammadiyah Palembang → RS.  AK.  Gani  Palembang,  dan  seterusnya  adalah  tidak  diijinkan sehingga diberi tanda ∞ untuk sel dalam biaya matriks. Menetapkan biaya penalty terbesar, yang di mana disimbolkan dengan S. Tabel 2 di bawah ini menunjukkan cost matrix awal. Tabel 2 Cost Matriks Awal 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 INF 7.35  5.62 2.8 3.86  1.88 3.2 2.18  2.17 2 7.35 INF 1.92  4.59  3.49  5.81  4.51 5.9 5.6 3 5.62  1.92 INF 3.02  1.82  3.96  2.62  4.01  4.14 4 2.8 4.59  3.02 INF 1.21  1.78  1.56  2.18  1.15 5 3.86  3.49  1.82  1.21 INF 2.39  1.34  2.59  2.35 6 1.88  5.81  3.96  1.78  2.39 INF 1.39 0.5 2.07 7 3.2 4.51  2.62  1.56  1.34  1.39 INF 1.39  2.52 8 2.18 5.9 4.01  2.18  2.59 0.5 1.39 INF 2.57 9 2.17 5.6 4.14  1.15  2.35  2.07  2.52  2.57 INF C1 ( Min Row + Min Column ) =  12.72 PATH (  1, 2 ) =
ALPA  =  (Min Row + Min Column) = 0 C1=  12.72+5.37+0

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
252 | Rekayasa Perangkat Lunak Penentuan Jarak Terdekat Dalam .....
C1=   18.09
Adapun hasil rangkuman Path  1 yang terjadi dapat dilihat pada tabel
Tabel 3 Hasil Rangkuman Path 1 No  Simpul (Path) Hasil C 1 Path (1,3) 18.03 2 Path (1,4) 13.64 3 Path (1,5) 14.75 4 Path (1,6) 13.38 5 Path (1,7) 13.91 6 Path (1,8) 13.38 7 Path (1,9) 13.43 Tabel hasil Rangkuman Path atau Simpul dengan hasil nilai terkecil atau terdekat dengan lokasi PMI Kota Palembang Tabel 3 Hasil Algoritma Branch dan Bound Pengiriman Darah No Simpul (Path) Hasil C Jarah Tempuh Keterangan 1 Path 1,6 13.38 1,88 Km  PMI ke RS Bunda 2 Path 6,8 13.10 0,5 Km  RS Bunda Ke RS. Khadijah 3 Path 8,7 13.00 1,39 Km  RS. Khadijah ke RS Siloam 4 Path 7,5 13.00 1,34 Km  RS Siloam ke RS Charitas 5 Path 5,4 13.00 1,21 Km  RS Charitas ke RSMH 6 Path 4,9 13.00 1,15 Km  RSMH ke RS Hermina 7 Path 9,2 20.13 5,56 Km  RS Hermina ke RS Muhammadiyah 8 Path 2,3 20.00 1,92 Km  RS Muhammadiyah ke RS AK Gani
Sehingga hasil urutan dalam pengiriman darah PMI Kota Palembang dimulai dari PMI Kota Palembang ➔ RS. Bunda ➔ RS. Khadijah ➔ RS. Siloam ➔ RS. Charitas ➔ RS  Muhammad  Husein ➔ RS.  Hermina  Basuki  Rahmad ➔ RS. Muhammadiyah Palembang ➔ RS. AK Gani Palembang.
Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andika Pranata, Hutrianto | 253
Gambar 7 . Hasil Simpul dengan Algoritma Branch and Bound
3.6.  Pengujian
Proses pengujian di lakukan dengan metode Black Box Testing, dimana metode pengujian  Black  Box  Testing  ini  berfokus  pada  persyaratan  fungsional  pada perangkat lunak[11]. Pengujian dengan Blackbox testing   merupakan pngujian perangkat lunak dari segi spesifikasi fungsional tanpa menguji desain dan kode program[12].

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
254 | Rekayasa Perangkat Lunak Penentuan Jarak Terdekat Dalam .....
Pengujian  dimaksudkan  untuk  mengetahui  apakah  fungsi-fungsi,  masukan,  dan keluaran dari perangkat lunak  sesuai dengan sfesifikasi yang dibutuhkan[13]. Adapun hasil dari proses pengujian dapat di lihat pada tabel dibawah:
Tabel 1. Hasil Pengujian Black Bos Testing No Pengujian Keterangan 1  Pengujian Halamaan Home Berjalan dengan Baik 2  Pengujian Halaman Data Rumah Sakit Berjalan dengan Baik 3  Pengujian Halaman Simulasi Branch and Bound Berjalan dengan Baik 4  Pengujian Halaman Hasil Path (Simpul) Berjalan dengan Baik

## 4. KESIMPULAN
Hasil  simulasi  yang  di  lakukan  pada  peragkat  lunak  yang  telah  di  kembangan dengan menggunakan metode pengembangan FAST guna mengimplementasikan metode algoritma Branch and Bound dengan menggunakan 7 data rumah sakit yang  ada  di  kota  Palembang  menghasilkan  rute  yang  di  yang  baik  dan  efektif dengan jarak tempuh untuk masing – masing simpul
DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. I. Sidiq And D. Antoni, “ Mengidentifikasi Kebutuhan Sistem Penerimaan Mahasiswa  Baru  Dalam  Penerapan  Blockchain  Pada  Universitas  Bina Darma Palembang, ” J. Pengemb. Sist. Inf. Dan Inform., Vol. 2, No. 1, Art.
No. 1, Nov. 2021, Doi: 10.47747/Jpsii.V2i1.545.
[2]  M.  S.  S.  Dan  M.  Zefri, “ Pengaruh  Akuntabilitas,  Pengetahuan,  Dan Pengalaman Pegawai Negeri Sipil Beserta Kelompok Masyarakat (Pokmas) Terhadap  Kualitas  Pengelola  Dana  Kelurahan  Di  Lingkungan  Kecamatan Langkapura, ” J.  Ekon.,  Vol.  21,  No.  3,  Art.  No.  3,  Oct.  2019,  Doi:
10.37721/Je.V21i3.608.
[3]  H.  Hasanah, “ Teknik-Teknik  Observasi  (Sebuah  Alternatif  Metode Pengumpulan Data Kualitatif Ilmu-Ilmu Sosial), ” -Taqaddum, Vol. 8, No. 1, Art. No. 1, Jan. 2017, Doi: 10.21580/At.V8i1.1163. [4]  T. Nurseto, “ Membuat Media Pembelajaran Yang Menarik, ” J. Ekon. Dan Pendidik., Vol. 8, No. 1, Apr. 2012, Doi: 10.21831/Jep.V8i1.706.
[5]  I.  N.  Rachmawati, “ Pengumpulan  Data  Dalam  Penelitian  Kualitatif:
Wawancara, ” J. Keperawatan Indones., Vol. 11, No. 1, Pp. 35 – 40, Mar. 2007, Doi: 10.7454/Jki.V11i1.184.
Vol. 3, No. 2, August 2022  e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andika Pranata, Hutrianto | 255
[6]  J. Sarwono, “ Memadu Pendekatan Kuantitatif Dan Kualitatif: Mungkinkah?, ” Vol. 9, No. 2, P. 14.
[7]  Mulyana,  Deddy, Metodologi  Penelitian  Kualitatif:  Paradigma  Baru  Ilmu Komunikasi  Dan  Ilmu  Sosial  Lainnya.  Bandung:  Pt  Remaja  Rosdakarya., 2008.
[8]  Sugiyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  Dan  R&D.  Bandung : Alfabeta, Cv, 2017.
[9] “ Perancangan  Sistem  Informasi  Akuntansi  Penggelolaan  Reading  Lights
And  The  Coffee  Corner  |  Hartati  |  Kajian  Akuntansi. ” Https://Ejournal.Unisba.Ac.Id/Index.Php/Kajian_Akuntansi/Article/View/25 13 (Accessed Aug. 07, 2022). [10] “ Metode  Fast  Untuk  Pembangunan  Sistem  Inventory  |  Aldo  |  Inovtek Polbeng - Seri Informatika. ” Http://Ejournal.Polbeng.Ac.Id/Index.Php/Isi/Article/View/2080  (Accessed Jul. 13, 2022).
[11] “ Pengujian  Black  Box  Pada  Aplikasi  Sistem  Seleksi  Sales  Terbaik Menggunakan Teknik Equivalence Partitions | Ningrum | Jurnal Informatika Universitas Pamulang. ” Http://Openjournal.Unpam.Ac.Id/Index.Php/Informatika/Article/View/3782 (Accessed Aug. 07, 2022).
[12] “ Pengujian  Black  Box  Testing  Pada  Aplikasi  Action  &  Strategy  Berbasis Android Dengan Teknologi Phonegap | Cholifah | String (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi). ” Https://Journal.Lppmunindra.Ac.Id/Index.Php/String/Article/View/3048 (Accessed Aug. 07, 2022).
[13]  R.  Wahyuningrum  And  A.  Aditio, “ Perancangan  Aplikasi  M-Commerce Berbasis  Web  (Studi  Kasus :  Toko  Warung  Kaos), ” J.  Esensi  Infokom  J.
Esensi  Sist.  Inf.  Dan  Sist.  Komput.,  Vol.  2,  No.  2,  Art.  No.  2,  2018, Accessed:  Aug.  07,  2022.  [Online].  Available:  Https://Ibn.E- Journal.Id/Index.Php/Komputasi/Article/View/402